[DRAFT] Tipologi Kerentanan Iklim pada Penghidupan Berbasis Pertanian: Kabupaten Bone

1 Pendahuluan

Penghidupan berbasis pertanian kini makin rentan terhadap perubahan iklim, tetapi informasi mengenai potensi resiko dan kebutuhan adaptasi mereka masih sangat terbatas. Draft dokumen ini disusun untuk mengisi kekosongan ini dengan mengevaluasi berbagai jenis kerentanan yang mempengaruhi mata pencaharian berbasis pertanian di tingkat provinsi. Kami melakukan penilaian kerentanan untuk mengidentifikasi risiko serta penyebabnya, dan potensi adaptasi, dengan fokus pada peningkatan taraf hidup, keberlanjutan produksi komoditas-komoditas kunci, dan pengelolaan lahan secara menyeluruh.

Mengingat tingginya keanekaragaman lanskap di Kabupaten Bone, kami memfokuskan perhatian pada kecamatan-kecamatan dengan fitur biofisik dan sosial-ekonomi yang mirip. Ini membantu kami mempermudah tugas dalam mengidentifikasi risiko yang identik antar kecamatan. Kami mendefinisikan area-area homogen ini, atau ‘tipologi,’ dengan menggunakan pengelompokan K-means. Pengelompokan ini didasarkan pada komposit dari indikator biofisik dan sosial-ekonomi. Untuk mempermudah proses pengelompokan, kami menggunakan analisis PCA untuk menyederhanakan dimensi data.

  • Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi ‘tipologi’ kecamatan-kecamatan, yang memiliki karakter sosial-ekonomi dan lingkungan yang mirip di Kabupaten Bone, dengan menggunakan pengelompokan K-means pada data yang disederhanakan oleh PCA.

  • Tipologi tersebut kemudian digunakan untuk mendeskripsikan konteks kerentanan penghidupan berbasis pertanian akibat perubahan iklim di Kabupaten Bone dan potensi intervensi untuk meningkatkan ketahanan terhadap perubahan iklim.

2 Deskripsi wilayah & Metodologi

Provinsi Sulawesi Selatan, yang terletak di semenanjung bagian selatan pulau Sulawesi, Indonesia, memiliki luas wilayah sebesar 46.717 kilometer persegi. Provinsi ini dicirikan dengan rangkaian pegunungan berapi dari utara ke selatan dan dipisahkan oleh lembah Danau Tempe di bagian tengahnya. Iklim di daerah ini didominasi dengan curah hujan yang tinggi sepanjang tahun, yang merupakan ciri khas iklim hutan hujan tropis.

Sulawesi Selatan merupakan rumah bagi sekitar 8,851 juta penduduk berdasarkan data tahun 2019. Provinsi ini memiliki tingkat ketimpangan ekonomi yang moderat, seperti yang tercermin dalam rasio Gini untuk setiap distriknya, yang berkisar antara 0.32 hingga 0.40 pada tahun 2022. Provinsi ini mencatatkan angka 7.22 pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di tahun yang sama.

Produk Domestik Bruto (PDB) Sulawesi Selatan sekitar 605,145 miliar Rupiah Indonesia pada tahun 2022. Hal ini menempatkan Sulawesi Selatan sebagai ekonomi terbesar kesembilan di antara provinsi-provinsi di Indonesia.

Pertanian memiliki peran penting dalam perekonomian provinsi, dengan diperkirakan satu juta petani beroperasi di Sulawesi Selatan, menurut Survei Pertanian Antar Sensus (SUTAS) tahun 2018 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Produk pertanian utama meliputi padi, jagung, kopra (daging kelapa kering), kopi, rempah-rempah, minyak sayur, tebu, kedelai, dan ubi jalar. Hutan di kawasan ini menghasilkan sumber daya yang berharga seperti kayu jati dan rotan, dan perikanan laut dalam juga memberikan kontribusi terhadap ekonomi lokal.

Unit analisis terkecil: Kecamatan

No Fitur Sumber Satuan
1 Jarak ke perkebunan Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK m
2 Jarak ke jalan BIG m
3 Jarak ke pabrik pengolahan komoditas ICRAF (2016) m
4 Jarak ke konsesi perkebunan Pemerintah Sulawesi Selatan m
5 Jarak ke hutan Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK m
6 Jarak ke sungai BIG m
7 Jarak ke area terbakar KLHK, 2019 m
8 Persentase area pertanian (pekebun kecil) Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK %
9 Persentase area perkebunan per kecamatan Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK %
10 Persentase area berhutan di kecamatan Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK %
11 Persentase area semak belukar di kecamatan Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK %
12 Persentase area perairan dibandingkan dengan kecamatan Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK %
13 Jarak ke deforestasi Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK m
14 Ukuran area deforestasi Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK km²
15 Lahan yang dapat ditanami Peta Tutupan Lahan 2020, KLHK %
16 Erosi RUSLE t ha⁻¹ th⁻¹
17 Indeks bahaya banjir RBI BNPB nilai indeks
18 Indeks bahaya tanah longsor RBI BNPB nilai indeks
19 Indeks kekeringan WORLDCLIM 2.1 nilai indeks
20 Jumlah Rumah Tangga Potensi desa BPS 2019 jumlah
21 Rasio elektrifikasi Potensi desa BPS 2019 %
22 Sekolah menengah Potensi desa BPS 2019 jumlah
23 Universitas Potensi desa BPS 2019 jumlah
24 Rumah sakit Potensi desa BPS 2019 jumlah
25 Fasilitas kesehatan Potensi desa BPS 2019 jumlah
26 Pasar Potensi desa BPS 2019 jumlah
27 Minimarket Potensi desa BPS 2019 jumlah
28 Kejadian tanah longsor 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 kejadian/tahun
29 Korban jiwa tanah longsor 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 orang/tahun
30 Kejadian banjir 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 kejadian/tahun
31 Korban jiwa banjir 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 orang/tahun
32 Kejadian banjir bandang 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 kejadian/tahun
33 Korban jiwa banjir bandang 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 orang/tahun
34 Kejadian kebakaran lahan dan hutan 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 kejadian/tahun
35 Korban jiwa kebakaran lahan dan hutan 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 orang/tahun
36 Kejadian kekeringan lahan 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 kejadian/tahun
37 Korban jiwa kekeringan lahan 2018-2019 Potensi desa BPS 2019 orang/tahun
38 Sistem peringatan dini bencana alam Potensi desa BPS 2019 jumlah
39 Persentase sistem peringatan dini bencana alam Potensi desa BPS 2019 %
40 Waduk Potensi desa BPS 2019 jumlah
41 Pasar desa Potensi desa BPS 2019 jumlah
42 Jumlah penduduk yang menderita gizi buruk tahun 2018 Potensi desa BPS 2019 individu
43 Suhu rata-rata tahunan WORLDCLIM 2.1 °C
44 Perubahan suhu WORLDCLIM 2.1 & MRI-ESM2-0 SSP 245 2050-an °C
45 Curah hujan rata-rata tahunan WORLDCLIM 2.1 mm
46 Perubahan curah hujan WORLDCLIM 2.1 & MRI-ESM2-0 SSP 245 2050-an mm
47 Rumah tangga dalam 40% kelompok ekonomi terendah Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan %
48 Jarak ke lahan irigasi Kementerian PUPR m
49 Persentase lahan irigasi Kementerian PUPR %
50 Bulan basah WORLDCLIM 2.1 bulan

Intisari Analisis Komponen Utama (PCA)
Tingkat Kepentingan Komponen
Komponen PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 PC9 PC10
Standar deviasi 2.90 2.22 2.03 1.76 1.64 1.44 1.36 1.32 1.16 1.12
Proporsi Variasi 0.17 0.10 0.08 0.06 0.05 0.04 0.04 0.03 0.03 0.03
Proporsi Kumulatif 0.17 0.27 0.35 0.41 0.47 0.51 0.54 0.58 0.61 0.63

2.0.1 Interpretasi Komponen Utama (PCs)

PC1: Predominan Demografi dan Risiko Bencana

PC2: Predominan Karakter Iklim

PC3: Predominan Karakter Jarak Geografis

2.0.2 Diagram pencar 3D tipologi kecamatan-kecamatan di Kabupaten Bone

  • Sumbu x,y dan z dari diagram pencar merupakan tiga komponen utama teratas dari hasil PCA.
    • PC1: Predominan Demografi dan Risiko Bencana
    • PC2: Predominan Karakter Iklim
    • PC3: Predominan Karakter Jarak Geografis
  • Tiap-titiknya mewakili sebuah kecamatan di Kabupaten Bone
  • Titik yang berwarna sama berarti tergolong dalam tipologi yang sama.

2.0.3 Cluster Validation

Titik ‘siku’ dari sebuah elbow plot adalah titik di mana menambahkan penambahan jumlah kluster tidak banyak memberikan tambahan informasi baru.

Plot siluet yang mendekati +1 menunjukkan pengelompokan yang baik, sementara nilai yang mendekati 0 atau nilai negatif menunjukkan pengelompokan yang tumpang tindih atau tidak baik.
Karakteristik Sosio-ekonomi dan Lingkungan di Berbagai Kelas Tipologi: Analisis Rata-rata dan Standar Deviasi
Variabel Lumbung Pangan Pedesaan Kaya Kehati Sentra Industri dan Jasa Sentra Perkebunan units
curah hujan rata-rata tahunan 2187.48 (380.9) 2797.14 (260.47) 2616.87 (418.18) 2622.56 (275.57) mm/year
suhu rata-rata tahunan 26.69 (0.58) 21.89 (2.34) 26.58 (1.37) 24.98 (1.75) deg C/year
persentase lahan pertanian 81.98 (14.19) 52.98 (27.98) 35.2 (30.33) 53.86 (19.47) percent
indeks kekeringan 0.15 (0.06) 0.31 (0.06) 0.22 (0.07) 0.24 (0.05) nilai indeks
jarak ke area terbakar 12.83 (10.61) 12.21 (6.69) 12.75 (9.29) 16.99 (11.69) Km
jarak ke pabrik pengolahan komoditas 75.39 (34.41) 35.24 (21.63) 41.04 (43.09) 51.92 (28.52) Km
jarak ke area deforestasi 10.75 (5.25) 4.34 (3.03) 6.42 (5.85) 2.94 (1.51) Km
jarak ke hutan 9.32 (5.25) 2.92 (2.71) 5.73 (5.1) 2.29 (1.49) Km
jarak ke perkebunan 27.86 (16.98) 23.52 (12.64) 28.15 (15.89) 23.52 (15.97) Km
jarak ke konsesi perkebunan 31.18 (23.49) 57.2 (26.03) 30.14 (22.17) 31.86 (27.62) Km
jarak ke sungai 2.91 (2.04) 3.77 (2.59) 2.02 (1.83) 3.13 (2.43) Km
jarak ke jalan 0.42 (0.27) 1.42 (1.61) 0.39 (0.84) 1.21 (1.46) Km
risiko erosi t ha per tahun 419451.52 (401819.48) 1451405.6 (807513.86) 598037.1 (969372.3) 880998.28 (585785.15) (t/ha/yr)
indeks risiko banjir 0.3 (0.2) 0.03 (0.06) 0.37 (0.2) 0.17 (0.18) nilai indeks
indeks risiko longsor 0.07 (0.1) 0.66 (0.22) 0.07 (0.16) 0.35 (0.21) nilai indeks
lahan irigasi 18.4 (21.99) 0.1 (0.59) 6.34 (14.99) 4.45 (8.3) percent
persentase ukuran area deforestasi 0.08 (0.2) 1.07 (1.46) 0.57 (1.17) 2.46 (2.67) percent
persentase area pertanian skala kecil 60.02 (24.34) 27.29 (26.32) 23.78 (27.51) 26.61 (13.98) percent
persentase area perkebunan per kecamatan 5.84 (7.83) 1.26 (2.01) 43.51 (30.99) 2.3 (2.09) percent
perubahan curah hujan -74.23 (47.18) -21.69 (50.71) -46.82 (40.68) -64.96 (38.42) mm/year
rasio 40 persen ekonomi rendah RT 34.43 (11.06) 48.05 (14.6) 14.73 (5.35) 33.3 (9.88) percent
rasio fasilitas kesehatan 1 1541.7 (832.3) 898.74 (576.19) 2111.35 (1458.5) 1251.5 (732.46) kk/unit
rasio minimarket swalayan 3763.75 (2960.2) 515.88 (1308.96) 875.7 (432.63) 3004.73 (2383.42) kk/unit
rasio perguruan tinggi 1395.5 (3902.95) 17.14 (150.43) 3582.41 (2825.61) 1171.29 (2694.74) kk/unit
rasio rumah sakit 1198.06 (4491.24) 129.64 (849.42) 6797.99 (4184.32) 1068.25 (3196.15) kk/unit
perubahan suhu 1.42 (0.06) 1.45 (0.12) 1.44 (0.06) 1.39 (0.09) deg C/year
total kk berdasarkan pengguna dan non pengguna listrik 8959.29 (4405.01) 3400.42 (1865.97) 15597.08 (11084.07) 7034.94 (2491.54) jumlah kk
bulan basah 4.39 (1.46) 7.22 (0.91) 5.6 (1.71) 6.48 (1.24) months (average)
Apa itu rata-rata dan standar deviasi?

Rata-Rata

Rata-rata adalah angka yang sering kita gunakan untuk mengetahui gambaran umum dari sekelompok data. Misalnya, jika rata-rata jarak ke jalan terdekat di daerah urban cuma 0,24 km, ini menunjukkan bahwa umumnya daerah tersebut dekat dengan jalan raya.

Standar Deviasi

Standar deviasi (SD) memberitahu kita seberapa besar variasi atau perbedaan antar angka dalam sekelompok data. Semakin tinggi SD, makin besar juga variasinya. Misalnya, rata-rata jarak ke jalan terdekat di daerah urban adalah 0,24 km dengan SD 0,45 km. Ini artinya yang sangat dekat dengan jalan, tetapi juga ada yang jauh—bahkan lebih dari dua kali lipat dari rata-rata.

Nilai standar deviasi (SD) yang besar, seperti contoh diatas, menjadi indikasi bahwa, rata-rata mungkin tidak memberikan gambaran yang mewakili suatu tipologi. Dalam hal ini, standar deviasi memberikan konteks tambahan yang penting untuk memahami sejauh mana data bervariasi.

Kode warna pada tabel dibawah menunjukkan rentang nilai dari variabel yang diberikan untuk masing-masing tipe wilayah. Warna biru gelap menunjukkan nilai yang lebih tinggi, sementara warna yang lebih merah terang menunjukkan nilai yang lebih rendah.

Variabel Lumbung Pangan Pedesaan Kaya Kehati Sentra Industri dan Jasa Sentra Perkebunan units
curah hujan rata-rata tahunan 2187.48 2797.14 2616.87 2622.56 mm/year
suhu rata-rata tahunan 26.69 21.89 26.58 24.98 deg C/year
persentase lahan pertanian 81.98 52.98 35.20 53.86 percent
indeks kekeringan 0.15 0.31 0.22 0.24 nilai indeks
jarak ke area terbakar 12.83 12.21 12.75 16.99 Km
jarak ke pabrik pengolahan komoditas 75.39 35.24 41.04 51.92 Km
jarak ke area deforestasi 10.75 4.34 6.42 2.94 Km
jarak ke hutan 9.32 2.92 5.73 2.29 Km
jarak ke perkebunan 27.86 23.52 28.15 23.52 Km
jarak ke konsesi perkebunan 31.18 57.20 30.14 31.86 Km
jarak ke sungai 2.91 3.77 2.02 3.13 Km
jarak ke jalan 0.42 1.42 0.39 1.21 Km
risiko erosi t ha per tahun 419451.52 1451405.60 598037.10 880998.28 (t/ha/yr)
indeks risiko banjir 0.30 0.03 0.37 0.17 nilai indeks
indeks risiko longsor 0.07 0.66 0.07 0.35 nilai indeks
lahan irigasi 18.40 0.10 6.34 4.45 percent
persentase ukuran area deforestasi 0.08 1.07 0.57 2.46 percent
persentase area pertanian skala kecil 60.02 27.29 23.78 26.61 percent
persentase area perkebunan per kecamatan 5.84 1.26 43.51 2.30 percent
perubahan curah hujan -74.23 -21.69 -46.82 -64.96 mm/year
rasio 40 persen ekonomi rendah RT 34.43 48.05 14.73 33.30 percent
rasio fasilitas kesehatan 1 1541.70 898.74 2111.35 1251.50 kk/unit
rasio minimarket swalayan 3763.75 515.88 875.70 3004.73 kk/unit
rasio perguruan tinggi 1395.50 17.14 3582.41 1171.29 kk/unit
rasio rumah sakit 1198.06 129.64 6797.99 1068.25 kk/unit
perubahan suhu 1.42 1.45 1.44 1.39 deg C/year
total kk berdasarkan pengguna dan non pengguna listrik 8959.29 3400.42 15597.08 7034.94 jumlah kk
bulan basah 4.39 7.22 5.60 6.48 months (average)

3 Hasil & Interpretasi Sementara (Draft)

Tipologi Kerentanan Terhadap Perubahan Iklim pada Penghidupan Berbasis Pertanian di Kabupaten Bone

Karakteristik

  • Tipologi dengan kepadatan rumah tangga (penduduk) terendah. Ditinggali 11% rumah tangga, dengan wilayah yang luas (31 % dari total luas daratan Provinsi Sulawesi Selatan)

  • Wilayah pegunungan yang banyak bersinggungan dengan area lindung dan konservasi, benteng terakhir keanekaragaman hayati Wallacea yang unik.

  • Curah hujan tinggi, kerentanan kekeringan serta risiko banjir yang rendah.

  • Berdekatan dengan hutan, lokasi kehilangan tutupan hutan (2015-2020), dan area yang sebelumnya terkena kebakaran (2019).

  • Paling jauh dari konsesi perkebunan dan akses jalan yang terbatas.

  • Penurunan curah hujan diprediksi akan terjadi namun tergolong rendah. Dampak perubahan iklim akan lebih terasa pada peningkatan suhu rata-rata (tertinggi dibandingkan dengan tipologi lainnya).

Tantangan Utama

  • Karena kondisi topografi dan curah hujan tinggi, risiko erosi dan longsor paling tinggi dibandingkan dengan tipologi lainnya.

  • Laju kehilangan tutupan hutan (2015-2020) tertinggi setelah tipologi sentra pertanian berbasis pohon. Paling dekat dengan lokasi bekas terbakar (2019).

  • Hampir 50% penduduk berada dalam 40% kelompok ekonomi terbawah. Akses terhadap fasilitas pendidikan dan kesehatan yang terbatas.

  • Aksesibilitas terhadap penghidupan berbasis lahan paling terbatas dibandingkan tipologi lainnya di Sulawesi Selatan (kecuali kepulauan).

Karakteristik

  • Tipologi dengan luas tertinggi (35% dari total luas daratan Provinsi Sulawesi Selatan) & ditinggali oleh 19% rumah tangga.

  • Tutupan lahan dominan dengan kelas-kelas pertanian berbasis pohon dan perkebunan.

  • Dekat dengan perkebunan, hutan, dan lokasi deforestasi.

  • Paling jauh dari area yang sebelumnya terbakar (2019).

  • Banyak tergolong dalam kelas menengah dibanding tipologi lainnya , seperti

    • Kepadatan rumah tangga per kecamatan.

    • Risiko banjir

    • Luasan irigasi

    • Aksesibilitas terhadap fasilitas kesehatan dan pendidikan

  • Risiko terhadap penurunan curah hujan diprediksi tinggi, meski tidak tergolong sebagai daerah kering.

Tantangan Utama

  • Risiko erosi dan tanah longsor tertinggi kedua setelah daerah perdesaan sumber kehati

  • Laju kehilangan tutupan hutan (2015-2020) paling tinggi dibanding tipologi lainnya.

  • Sekitar 1/3 penduduk berada dalam 40% kelompok ekonomi terbawah.

Karakteristik

  • Tipologi dengan porsi lahan pertanian tertinggi, dengan cakupan teririgasi paling luas.

  • Kepemilikan lahan petani kecil paling tinggi dibanding tipologi lainnya.

  • Luas tipologi 26% dari total luas daratan Provinsi Sulawesi Selatan. Rumah bagi 42% rumah tangga di Sulawesi Selatan.

  • Tipologi dengan jarak paling jauh dari tutupan kelas hutan, namun relatif dekat dengan area bekas terbakar (2019).

  • Aksesibilitas ke jalan dan sungai tergolong baik, kedua setelah tipologi sentra industri dan jasa.

  • Kepadatan rumah tangga per kecamatan tertinggi kedua setelah tipologi sentra industri dan jasa; pola serupa ada pada aksesibilitas terhadap fasilitas kesehatan dan pendidikan.

Tantangan Utama

  • Terletak di dataran rendah; kenaikan suhu 1,41°C sangat mempengaruhi daerah yang sudah hangat ini.

  • Diperkirakan akan mengalami penurunan curah hujan terbesar (-84,31 mm) di antara tipologi, menjadikannya paling rentan terhadap kekeringan.

  • Risiko banjir tinggi, terutama di musim hujan. Selain itu sisa tutupan pohon (termasuk hutan) yang relatif sedikit.

  • Jumlah rumah tangga yang tinggi namun dengan lebih dari sepertiganya termasuk dalam 40% kelompok ekonomi terbawah.

Karakteristik

  • Cakupan area terkecil (3%) namun ditinggali oleh 24% rumah tangga.

  • Kegiatan ekonomi umumnya ditopang sektor jasa dan industri. Porsi lahan pertanian paling sedikit serta kepemilikan lahan petani kecil terendah kedua setelah daerah kepulauan.

  • Aksesibilitas terhadap jalan dan sungai sangat baik.

  • Akses mudah ke fasilitas kesehatan, supermarket, universitas, dan rumah sakit. Namun, setiap unit melayani sejumlah besar rumah tangga.

  • Hanya 15,1% rumah tangga yang termasuk dalam 40% kelompok ekonomi terbawah.

Tantangan Utama

  • Kepadatan rumah tangga paling tinggi dan bergantung pada pasokan pangan (dan sebagiannya juga air bersih) dari daerah lain.

  • Suhu saat ini paling hangat dibandingkan dengan daerah lain; kenaikan suhu 1,43°C sangat mempengaruhi penduduk kurang mampu di lokasi ini.

  • Risiko banjir tertinggi dibanding tipologi lainnya, mengingat banyak lokasinya berada di dekat sungai.